Investigating disaster response through social media data and the Susceptible-Infected-Recovered (SIR) model: A case study of 2020 Western U.S. wildfire season

要約

効果的な災害対応は、影響を受けたコミュニティにとって非常に重要です。
対応者や意思決定者は、災害時に地域社会に影響を与える問題を信頼性が高くタイムリーに測定できることから恩恵を受けるでしょう。また、ソーシャル メディアは潜在的に豊富なデータ ソースを提供します。
ソーシャル メディアは災害時の国民の懸念や要求を反映し、意思決定者が状況の変化を理解し、リソースの割り当てを最適化するための貴重な洞察を提供します。
Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) トピック モデリングを使用して、Twitter データからトピックをクラスター化しました。
次に、時間空間分析を実施して、2020 年の米国西部の山火事シーズン中のさまざまな地域にわたるこれらのトピックの分布を調べました。
その結果、Twitter ユーザーは主に「健康への影響」、「被害」、「避難」という 3 つのトピックに注目していることがわかりました。
私たちは、Susceptible-Infected-Recovered (SIR) 理論を使用して、Twitter でのトピックの拡散の大きさと速度を調査しました。
その結果、トピックの傾向と山火事の伝播パターンの間に明確な関係があることが示されました。
選択された都市の SIR モデルから得られた推定パラメーターにより、山火事中に住民がいくつかの高いレベルの懸念を示したことが明らかになりました。
私たちの研究では、ソーシャル メディア データを使用した SIR モデルとトピック モデリングが、意思決定者に災害対応を測定し、意思決定プロセスをサポートするための定量的アプローチをどのように提供できるかを詳しく説明します。

要約(オリジナル)

Effective disaster response is critical for affected communities. Responders and decision-makers would benefit from reliable, timely measures of the issues impacting their communities during a disaster, and social media offers a potentially rich data source. Social media can reflect public concerns and demands during a disaster, offering valuable insights for decision-makers to understand evolving situations and optimize resource allocation. We used Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) topic modeling to cluster topics from Twitter data. Then, we conducted a temporal-spatial analysis to examine the distribution of these topics across different regions during the 2020 western U.S. wildfire season. Our results show that Twitter users mainly focused on three topics:’health impact,’ ‘damage,’ and ‘evacuation.’ We used the Susceptible-Infected-Recovered (SIR) theory to explore the magnitude and velocity of topic diffusion on Twitter. The results displayed a clear relationship between topic trends and wildfire propagation patterns. The estimated parameters obtained from the SIR model in selected cities revealed that residents exhibited a high level of several concerns during the wildfire. Our study details how the SIR model and topic modeling using social media data can provide decision-makers with a quantitative approach to measure disaster response and support their decision-making processes.

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